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Jun 07, 2023

人々のための自動化

オートメーション、AI、ロボティクス、その他のインダストリー 4.0 テクノロジーが退屈で反復的で価値の低いタスクを引き継ぎ、熟練した専門家が自分の最も得意なことを行えるようになるとよく言われます。 まだ

オートメーション、AI、ロボティクス、その他のインダストリー 4.0 テクノロジーが退屈で反復的で価値の低いタスクを引き継ぎ、熟練した専門家が自分の最も得意なことを行えるようになるとよく言われます。 しかし、ここ数カ月間、テクノロジーが創造的な役割を引き継ぎ、人間の労働者をボタンを押すサポートスタッフに変えるなど、まったく逆のことをする例が無数にある。

ただし、自動化の期待が実現されつつある分野の 1 つは、ライフ サイエンスとヘルスケアにおける重要な実験室作業です。 これらの重要な研究センターでは、ゲノミクス、がんスクリーニング、医薬品開発などの分野で、高度なスキルを持つ博士号レベルのスタッフがピペットを手動で使用して何時間もかけてサンプルを試験管に挿入しています。 来る日も来る日も。

これは、テストの基礎となる重要かつ精密な作業ですが、退屈で、繰り返しが多く、疲れる作業であり、エラーのリスクが高いものでもあります。 その結果、研究所自体が不足しているにもかかわらず、イノベーションを起こしてスループットを向上させるという多大なプレッシャーにさらされている現在、スタッフの離職率は高くなっています。

「オープンで統合されたオートメーション」は、英国のラボオートメーション専門家である Automata の信条です。 今月初め、同社は英国初の臨床ゲノム検査のための完全自動システムを確立するために、有名ながん治療センターであるロイヤル・マースデンNHS財団トラストとの提携を発表した。

両組織の発表では次のように述べられている。

新しい設備により、同病院の次世代シーケンス（NGS）検査能力は毎月約 2,000 件増加し、がん専門センターが実施できる検査の範囲が拡大します。 NGS テクノロジーにより、科学者は DNA および RNA 遺伝子配列を分析して、より個別化された治療を大規模に提供できるようになります。

新たに自動化されたサービスにより、ザ・ロイヤル・マースデンは、受け継いだ遺伝子変異に基づいてがんのリスクがある人々を特定する新しい遺伝子スクリーニングサービスを開始することも可能になる。

Automata の LINQ プラットフォームは、拡張可能なスマート ベンチ、統合自動化機能、および独自のラボ オーケストレーション ソフトウェアを備えています。 新しいロイヤル マースデン施設には、そのようなベンチ 20 台、ロボット 6 台、および約 40 台の専門機器が設置されます。

2024年初頭（1月）に打ち上げ予定で、オートマタは期待しているが、NIHR分子病理学センターを拠点とし、がん研究所からも研究者を迎え入れる予定だ。

ロイヤル・マースデンNHS財団トラストの臨床ゲノミクス科学ディレクターであり、がん研究所のトランスレーショナル・ゲノミクス教授であるマイケル・ヒューバンク教授は次のように説明しました。

この施設が開設されれば、これまでよりも多くのがんの遺伝子構成を分析できるようになり、がん治療のターゲットを絞り、病気のリスクが高いがんを特定するのに役立ちます。

ゲノム検査は現在、労働集約的で反復的な作業を伴うため、プロセスを完全に自動化することで、科学者や技術者は品質や重要な​​作業の科学的側面に集中する時間を増やすことができます。

素晴らしいニュース。 また、オートマタは、フランシス・クリック研究所、合成生物学/幹細胞の専門会社ビット・バイオ（ケンブリッジ大学からのスピンアウト）、パンデミック下での新型コロナウイルス感染症検査に重点を置いたサウサンプトンのNHS大学病院などと同様のプロジェクトを進行中である。今では新たな分野にも進出しています。

ただし、Automata のルーツは、製造業を含むさまざまな用途向けに設計されたカスタマイズ可能な多目的ロボット アームである EVA コボットをベースとした、より一般的なロボット工学にあります。 では、同社はどのようにして、なぜ、まったく異なる、より特化したビジネスへの道を歩み始めたのでしょうか? そして、このことからロボット工学とオートメーションの市場について何がわかるのでしょうか?

Nick Pattinson は Automata の製品戦略担当副社長です。 彼は私にこう言います。

以前、私たちは（総合ロボット企業として）ロボット工学の民主化と業界における自動化の民主化について多くのことを話してきました。 そしてその使命宣言は、多くの点で今も変わっていません。 自動化は、特に自動化の問題を解決する際に高い柔軟性とシンプルさが必要とされるユースケースにおいて、非常に多くの分野で絶望的に十分に活用されていません。